漫谈CRM体系化建设3：如何留住客户

《漫谈CRM体系化建设》系列共分五篇，前两篇讨论了企业客户管理的基本业务问题和新客户开发管理问题。本文是第三篇，讨论如何实现新客户向稳定优质客户的转变，重点介绍了客户细分、建模和精准营销。

本篇文章写作是掉头发最多的一次。客户细分、精准营销的话题太庞大，知识脉络太繁杂，如何将零散的知识点，汇集在一个框架下讲清楚，挑战很大。因此这篇文章持续写了有半个多月，文章结构几经调整，才最终定稿，耗时比较长，感谢朋友们的耐心关注。文中的观点希望与各位共同探讨，文中不足恳请各位指正。

如果我们将企业的客户按照下单频次和客单价两个维度切分成四个象限，划分为A、B、C、D、E五个群体，企业的核心诉求之一，便是找到更多的潜在客户群体A，转化为客户群体B，并努力使客户群体B向客户群体E转移，尽量留在E的位置。

本章讨论如何管理实现B群体向E群体转移，并尽量留在E的位置。

营销学之父菲利普科特勒研究发现，企业获得新客户的成本是挽留现有客户的5倍，顾客流失率降低5%，利润增长25%以上；客户留存的重要性是所有企业都认识、认可的。

实现客户留存，可以分为两个层次，第一个层次是取得客户认同，第二个层次是引导客户持续消费。

精细化运营是指企业进行全面的客户数据分析，识别客户特征，通过体系化、专业化的分工，针对不同客户细分群体采用差异化的销售、营销、服务策略，提高运营效率和效益。

企业内部资源是有限的，如何将有限的资源，高效的分配，实现最佳收益，是精细化运营要解决的问题。精细化运营是管理理念与执行方案，涵盖了客户开发、客户留存和客户服务的所有流程和环节。例如，如何优先开发最优质的销售线索，如何重点关注高价值客户提供差异化服务，如何区分并提升重点客户服务质量，如何针对不同客户群体实现精准营销，都属于精细化运营的范畴。

上篇文章介绍的销售过程自动化（SFA），就是很好的精细化销售运营落地方法；精细化的客户服务，将在下篇文章讨论；本章主要讨论精细化营销，即基于客户细分的主动式精准营销，也是提升客户留存最重要的手段。

精细化运营的核心前提是客户细分，没有客户细分，精细化运营无从谈起。接下来，我们首先讨论客户分析的思路以及客户细分和客户建模，然后介绍主动式精准营销。

客户分析的思路可以总结为：两种视角，四个维度，十套模型。请读者注意，这个思路是本博自己的总结，并不是学院派的理论。

两种视角，是客户分析的概要性分析思路，第一个视角，是从时间流逝的角度，来观察客户的行为、消费特点；第二个视角，是从深度上挖掘客户在各个主题或场景下的差异与特点。第二个视角中，包含最基础的四个分析维度，这四个分析维度可以涵盖线上线下业务消费者所有的核心信息要素。通过四个维度的组合使用，可以形成十个最经典的主题或场景，设计出十套不同场景下的客户模型。

（1）客户分析的第一个视角

从横向时间流逝视角来看，第一个常见的客户分析思路是生命周期分析。客户不可能永远忠诚于企业，从客户引入企业，到客户流失、离开企业，客户的生命周期可以划分为几个阶段。

在获取期，处于线索或商机状态的客户，企业的关注重点是激活，激活既可以是产生首次消费，也可以是完成最重要的核心动作，例如进行注册、登陆、认证。

当商机或线索转化为正式客户后，进入了提升期，提升期的关注重点，是尽可能提升客户留存率；可以是二次消费的提升，也可以是持续登陆访问的提升。提升期客户很容易流失，因此企业需要在提升期掌握客户留存的关键要素，加大资源持续优化。

客户行为或消费稳定后，进入了成熟期。从纵轴上来看，该时期客户对企业的价值最高，企业需要持续刺激客户提升客单价和消费频次，并尽可能延长成熟期的持续时间。

当客户的消费或某些行为出现持续、明显的下降趋势，进入了衰退期。衰退期的客户有可能只是进入了短暂的睡眠状态，也可能是彻底流失的前兆。企业需要在第一时间捕获客户流失的征兆，通过合适的手段唤醒衰退期的睡眠客户。

当客户在某个时间范围内不再消费，甚至不再访问APP或网站，客户进入了离开期。离开期不是一个过程，更多的代表客户已彻底离开企业。离开期（或离开状态）的客户，同样需要进行挽回或重新激活的刺激。要尽量在衰退期唤醒客户，因为在离开期二次激活客户的困难会更大一些。

客户生命周期的划分依据和方法，根据不同的业务特点不尽相同，常见的落地方法，可以通过对下单频次或者登陆行为的数据指标变化，定义生命周期的阶段。具体指标的设计，要结合实际业务来制定。如果通过消费频次来划分成熟期，衰退期，离开期，可以结合RFM模型。后续章节讲解RFM模型时会再次讨论客户生命周期模型。

从横向时间流失的视角来看，第二个常见的客户分析思路是AARRR模型。AARRR模型来源于Growth Hacking，是针对移动互联网领域提出的一种客户分析思路。AARRR代表Acquisition（获取用户）、Activation（提高活跃度）、Retention（提高留存）、Revenue（获取收入）、Refer（自传播）。可以发现，AARRR模型关注的是生命周期模型中的获取期、提升期两个阶段，同时针对移动互联网的特点，增加了对自传播的关注。

AARRR模型是客户生命周期模型的子集，不包括对客户流失的识别，仅仅是针对移动互联网黑客增长（Growth Hacking）概念的一种分析思路。读者对此要有清晰地认识，要理解两套模型的应用场景和侧重点。

（2）客户分析的第二个视角

（编辑：ASP站长网）